论文摘要：适用于公共场所的多摄像机自动目标跟踪算法

公共场所中的视频监控系统往往较为庞大，监控点位多，所监控的区域多样复杂。因此具有监控摄像机种类多、数量多、监控环境多样、光线变化剧烈、监控目标密集和每个摄像机监控视角不同的特点。本题针对这些特点，重点介绍了在公共场所的复杂场景中，对多个不同区域摄像机图像中的相同目标进行自动跟踪的关键技术和实现难点。并提出了在低照度下进行目标跟踪和特征匹配的相关算法。

其中，介绍了在监控视频中的预处理步骤和图像背景移除算法的基本原理和性能，并通过实验对其加以验证。

根据在复杂光照环境下不同摄像机的图像质量差异，提出了一种采用图像亮度信息的低照度下复杂监控场景的目标跟踪算法，使其能够较为有效的处理环境光线不足、目标遮挡等视频监控中的常见问题。

同时提出了一种在低照度下，基于图像灰度信息的多区域摄像机目标特征提取匹配算法，以满足在低照度下实现在多个不同摄像机中自动跟踪兴趣目标的功能。该算法相比传统的SIFT特征匹配算法，能够在确保目标特征匹配精度的前提下使用更小的运算量，提高运算速度。最后通过实验对该算法的特征提取匹配性能进行了验证。

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